忆阻器在神经网络中的应用

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1、忆阻器在神经网络中的应用　　忆阻器，全称记忆电阻(Memristor)。它是表示磁通与电荷关系的电路器件。忆阻具有电阻的量纲，但和电阻不同的是，电阻的阻值是由流经它的电流决定，而忆阻的阻值是由流经它的电荷确定。因此，通过测定忆阻的阻值，便可知道流经它的电荷量，从而有记忆电荷的作用。1971年，蔡少棠从逻辑和公理的观点指出，自然界应该还存在一个电路元件，它表示磁通与电荷的关系。2008年，惠普公司的研究人员首次做出纳米忆阻器件，掀起忆阻研究热潮。纳米忆阻器件的出现，有望实现非易失性随机存储器。并且，基于忆阻的随机存储器的集成度，功耗

2、，读写速度都要比传统的随机存储器优越。此外，忆阻是硬件实现人工神经网络突触的最好方式。由于忆阻的非线性性质，可以产生混沌电路，从而在保密通信中也有很多应用。　　摘要：忆阻器是除电阻器、电容器、电感器之外的第四种基本无源电子元件。忆阻器和电阻的量纲相同，但是它的电阻值会随着流经的电荷量而发生改变，因而具有不同于普通电阻的非线性电学性能。忆阻器能够在电流断开时，仍能记忆之前通过的电荷量，从而保持之前的阻值状态，因而具有记忆功能。忆阻器的这些特性与生物大脑中神经突触的工作原理及结构有着高度相似性，并且，忆阻器有着很简单的金属/介质层/金

3、属三明治结构，集成度高，因此在新型神经突触仿生电子器件领域引起极为广泛的关注。基于忆阻器，有望在不久的将来实现无数科学家一直以来的梦想――开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人。　　关键词：相似性;阻变机理;可塑性　　引言　　人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。神经元之间突触的联系强度是可变，这是学习和记忆的基础。人工神经网络可以通过训练而具有自学习和自适应的能力。神经网络技术的关键是权重设计，权重的硬件实现需要一个长期保持记忆且不耗能的纳米级元件。传统的人工神经网络技术都是在传统计算机基础上进行的

4、，其主要缺点是运算量巨大且运算不是并行处理。如果在硬件上实现人工神经网络的并行分布式处理、非线性处理，自我学习功能和自适应性等功能，就能够解决了人工神经网络在传统计算机上运算量巨大的缺点。而单个忆阻器便可实现神经突触功能的模拟，而且忆阻器能够很容易与纳米交叉连接技术相结合，具有大规模并行处理、分布式信息存储、巨大存储量等优势。所以利用忆阻系统是人工神经网络实现神经突触功能的模拟的最好的方式之一，因而成为近年来研究的热点。　　一、忆阻与神经突触的相似性　　神经元是大脑处理信息的基本单元。人脑大约含有1011-1012个神经元，神经元

5、互相连接成神经网络。突触是神经元间信息传递的关键部位，决定了前后神经元之间的联系强度。图1.神经突触的结构示意图。神经递质通过突触前膜释放到突触间隙，作用于突触后膜上的受体，使突触后膜发生电位变化，使下一个神经元产生兴奋或抑制。生物系统记忆和学习功能是以精确控制通过神经元及突触的离子流为基础建立的。突触能够随外界的电位刺激变化，粒子流产生动态连续的变化，联系强度增强或者减弱，即突触的可塑性。在忆阻器件出现之前，人工神经网络突触的的硬件实现需要集成电路甚至超大规模的集成电路，而且人工神经网络的密度也很难达到生物神经网络的密度，因而电

6、路复杂体积庞大，制约了人工神经网络对于复杂的人脑功能模拟的实现。忆阻器的出现解决了这个问题，世界各地多个研究小组已实现了具有不同忆阻模型和忆阻特性的忆阻器件。由于忆阻器的电阻可变和电阻记忆特性，与突触的功能上有很强的相似性，因此忆阻在人工神经网络电路中可以模拟突触在生物神经网络中的作用。　　二、神经突触的可塑性特性　　神经突触一个重要的特征是突触的可塑性，电信号刺激能够加强或者弱化突触，突触连接强度可连续调节。利用忆阻器模拟生物突触最基本的依据是由于它具有电阻缓变的特性，当施加电压下器件的阻值可实现从高(低)阻值到低(高)阻值的缓

7、变过程，器件的导电性(或阻值)相当于突触权重，导电性增大和减小的过程分别对应突触的增强和抑制过程。记忆是通过大脑中大量突触之间的相互连接所表现出来，因此，突触可塑性被认为是学习和记忆重要的神经化学基础。实现突触学习功能时，一个典型特性是电脉冲时间依赖可塑性(STDP)。人类大脑中记忆或者突触可塑性按保留时间可以分为短程记忆和长程记忆。短时程可塑性与神经元的信息传递和处理有着密切的关系。神经系统每时每刻都接受数以千计来自外界的刺激，短时可塑性对如何在大量的输入信息中提取有用信息扮演重要角色。长时程可塑性促使突触在数小时到数天之内发生

8、持续性的变化，人们认为其在学习和记忆存储的突触机制中发挥重要作用。　　三、忆阻器件的阻变机理　　早在1971年，美国校华裔科学家蔡少棠就通过理论计算预言，在电阻、电容和电感之外必定存还在第四种无源电子元件，即忆阻器。如图3所示，电路的3个基本元件电